4.2 RESULTADO DOS MODELOS
4.2.2 Modelos de sazonalidade
Analisando as variáveis estudadas percebeu-se um período de sazonalidade perante as séries. Observou-se que nos meses de janeiro, fevereiro, março e novembro tem-se um aumento na concessão de crédito consignado.
Esse aumento dá-se no início do ano devido ao aumento de despesas e principalmente ao reajuste salarial existente nos primeiros meses do ano. Com o aumento do salário mínimo real passa-se também a existir uma nova margem de valor de concessão, limitada a 30% do valor do benefício este limite é liberado automaticamente conforme o reajuste. Além também das possíveis então renovações de contratos existentes gerando assim um saldo de limite disponível.
Já nos meses de final de ano o aumento das concessões dá-se devido ao aumento de bens de consumo, variáveis estas que são as explicativas deste trabalho, nos afirmando novamente seu impacto na concessão de crédito consignado.
Gráfico 15 – Concessões de crédito no período 2011-2015
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos resultados do Gretl. 7,2 7,4 7,6 7,8 8 8,2 8,4 8,6 8,8 9 ab r/ 11 jun /11 ag o /11 o u t/11 de z/ 11 fev/12 ab r/ 12 jun /12 ag o /12 o u t/12 de z/ 12 fe v/13 ab r/ 13 jun /13 ag o /13 o u t/13 d e z/1 3 fev/14 ab r/ 14 jun /14 ag o /14 o u t/14 de z/ 14 fev/15
Tabela 3 - Resultado das regressões de sazonalidade VARIÁVEL MODELOS 8 9 10 11 PHI_1 1,19585 0,343442 0,362071 -0,614229 8,258*** 2,137** 2,234** -3,747*** PHI_2 -0,476192 - -0,101674 0,244817 -3,226*** - -0,627 1,188 PHI_3 - - - -0,0831745 - - - -0,504 THETA_1 -1,99481 -1,00000 -1,0000 2,02271E-07 -20,405*** -17,478*** -17,101*** 0,000 THETA_2 1,00000 - - -1,00000 10,231*** - - -13,211*** DJAN -0,137421 -0,138725 -0,136971 -0,133368 -2,097** -2,207** -2,127** -2,088** DFEV 0,201506 0,203556 0,198548 0,192010 3,075*** 3,091*** 3,021*** 2,982*** DMAR 0,139208 0,132538 0,136268 0,142605 2,129** 2,007** 2,056** 2,159** DABR -0,129402 -0,129083 -0,125589 -0,129221 -1,806* -1,747* -1,697* -1,775* DMAI -0,0101011 -0,0208856 -0,0153301 -0,0141406 -0,152 -0,316 -0,230 -0,217 DJUN 0,0910948 0,0786636 0,0768222 0,0737594 1,354 1,186 1,149 1,127 DJUL -0,0743265 -0,0805357 -0,0825369 -0,0789903 -1,112 -1,214 -1,237 -1,208 DAGO -0,00229274 -0,000558683 -0,000806455 -0,00444338 -0,035 -0,008 -0,012 -0,068 DSET -0,0169034 -0,00833297 -0,00898212 -0,00471124 -0,254 -0,126 -0,135 -0,072 DOUT -0,134248 -0,123061 -0,127755 -0,132635 -2,033** -1,868* -1,947* -2,085** DNOV 0,192804 0,195244 0,198033 0,200731 2,956*** 3,109*** 3,073*** 3,150*** LOG. VEROS. 38,832713 36,031426 36,225415 36,411125 AIC -45,6654 -44,0629 -42,4508 -38,8222 BIC -16,0631 -18,1608 -14,6986 -7,36974
Os valores abaixo dos coeficientes estimados representam o z-valor. ***: Significativo até 1%.
**: Significativo até 5%. *: Significativo até 10%.
Gráfico 16 - Modelo (8) Gráficos de resíduos
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos resultados do Gretl.
O gráfico 16 nos mostra os erros ao longo do tempo no modelo (8).
Gráfico 17 - Modelo (8) Gráfico dos erros
O gráfico 17 nos mostra a distribuição dos erros ao longo dos anos, nos informando através do p-valor que os erros não estão normalmente distribuídos.
Gráfico 18 - Modelo (9) Gráfico de resíduo
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos resultados do Gretl
Gráfico 19 - Modelo (9) Gráfico dos erros
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos resultados do Gretl.
O gráfico 19 diferentemente do apresentado anteriormente nos confirma a distribuição dos erros ao longo do tempo, apresentado um valor p-valor significativo nos informando estar normalmente distribuídos.
Gráfico 20 - Modelo (10) Gráficos dos resíduos
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos resultados do Gretl
O gráfico 20 nos mostra os erros ao longo do tempo no modelo (10).
Gráfico 21 - Modelo (10) Gráficos dos erros
O gráfico 21 nos confirma a distribuição dos erros ao longo do tempo, apresentado um valor p-valor significativo nos informando estar normalmente distribuídos.
Gráfico 22 - Modelo (11) Gráfico de resíduo
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos resultados do Gretl.
Gráfico 23 - Modelo (11) Gráficos dos erros
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos resultados do Gretl.
O gráfico 23 nos confirma a distribuição dos erros ao longo do tempo, apresentado um valor p-valor significativo nos informando estar normalmente distribuídos.
5 CONCLUSÃO
O crédito consignado foi algo que tomou o mercado de crédito devido a fatores como baixa taxa de juros e prazo de pagamento estendido, beneficiando não somente os tomadores de empréstimo como também ao banco com a garantia de pagamento, já que este vem com desconto direto na folha de pagamento. De acordo com os objetivos elaborados para a presente pesquisa, foi possível destacar os principais resultados.
Dos modelos de regressões estudados com inúmeras variáveis obtivemos resultado significativo apenas nas variáveis de salário mínimo e produção de bens de consumo. Nos provando por meio de dados estatísticos que alterações nessas variáveis impactam diretamente a concessão de crédito consignado.
Ligado diretamente ao salário do trabalhador foi possível verificar que alterações no salário impactam diretamente na concessão de crédito consignado, pois esta depende da folha de pagamento do beneficiário. A margem para concessão de crédito consignado determinada pela lei é de 30% do salário, então, sempre que houver reajuste salarial esta margem irá acompanhar a alteração sofrida, assim já fica entendido o porquê dos períodos de sazonalidade.
Uma vez que o reajuste salarial acontece no início do ano e a margem para concessão acompanha essa alteração, acontece a liberação da nova margem consignável, em que o beneficiário pode realizar um novo empréstimo ou na renovação de um contrato já existente, gerando assim uma sobra na margem disponível e, consequentemente, o aumento de sua dívida perante a nova contratação de crédito na instituição financeira. Desta forma, o período de início de ano, onde ocorre esse reajuste, é o que fica com maiores contratações de crédito explicando parte da sazonalidade apontada no estudo.
Mas não somente o reajuste salarial explica as concessões de crédito consignado como, também, a produção de bens de consumo. Conforme explicado no início do trabalho, as pessoas preferem adquirir uma dívida hoje para possuir determinados bens do que guardar o valor necessário ao longo do tempo para uma compra futura sem endividamento. É esse novo padrão de vida que faz com que as pessoas tomem cada vez mais empréstimos, explicando assim o impacto da variável de produção de bens de consumo na concessão de crédito consignado.
Assim, também, conseguiu-se explicar a sazonalidade existente no mês no novembro, mês que antecede as compras de final de ano. Com esse padrão de consumo cada vez maior, em períodos de final de ano, os beneficiários para conseguir se manter neste padrão acabam recorrendo as instituições financeiras e contraindo a dívida. Por isso, pode-se sugerir esse aumento de concessões no período de final de ano.
O estudo tinha como objetivo inicial mostrar o crescimento do crédito consignado e sua inadimplência porem devido a não disponibilidade de dados limitando o estudo, tomou-se então um diferente objetivo. Para estudos posteriores sugere-se que seja estudado o crescimento das concessões e inadimplência do mesmo.
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